Начало >> Статьи >> Архивы >> Неопределенность в нервной системе

Универсальные вычислительные машины - Неопределенность в нервной системе

Оглавление
Неопределенность в нервной системе
История аналогов нервной системы
Центральная нервная система как телефонная станция
Самоуправляющиеся системы
Универсальные вычислительные машины
Каналы с шумом
Вероятность в периферических системах
Вероятность и сенсорные нейроны
Непроизвольные движения глаз; физиологический нистагм
Методы статистического анализа
Анализ двоичных записей
Средняя частота
Кросскорреляционная функция и постстимуляционная гистограмма
Анализ интервалов
Автокорреляционная функция
Синхронная машинная обработка данных
Неустойчивость случайных нервных сетей
Случайные сети в нервной системе
Неустойчивость нервных сетей
Функция случайных сетей в нервной системе
Мозг в целом, рассматриваемый как нервная сеть
Мера предсказуемости
Неопределенная реакция корковых нейронов
Пространственное представительство внешней среды
Временное представительство внешней среды
Универсальный и специфический коды
Оптические иллюзии
Телеологический подход к проблеме кодирования сенсорной информации
Передача информации в мозгу
Устойчивость корковых нейронов
Теория обучающихся машин
Ценность теоретических моделей
Свидетельства длительных изменений синаптической проводимости в центральной нервной системе
Прямое измерение синаптического сопротивления
Дальнейшие шаги
Другие перспективные методики
Более простые нервные системы
Культура нервной ткани
Заключительные замечания

В последнее время появилось столько статей о сходстве между различными функциями мозга и свойствами универсальных вычислительных машин, что вряд ли нужно говорить здесь об этом еще раз [7, 95, 169]. Сейчас главная ценность этих машин заключается в быстроте вычислений. Человеческий мозг способен к таким же операциям, но времени ему требуется примерно в 106 раз больше. Тем не менее в некоторых отношениях человеческая нервная система все еще остается лучшим вычислительным устройством [52]. Устройство, играющее в шахматы, может быть побеждено человеком — игроком среднего класса. Минский [170] подсчитал, что «... при игре в шашки возможен выбор из 1040 ходов, в шахматах— около 10120». Ни одна машина пока еще не может конкурировать с человеком в умении или быстроте при решении таких задач, как чтение или перевод с одного языка на другой. Несомненно, самая поразительная особенность человеческого мозга — его гибкость и огромное разнообразие программ, которые могут быть вложены в это устройство, занимающее столь малый объем и потребляющее всего лишь около 15 вт. Этот компактный и экономичный прибор содержит около 1010 нейронов; если принять синаптическое соединение между нейронами за основную единицу, то можно сказать, что в мозгу содержится около 1013 логических элементов. Если в некоторых отношениях человеческий мозг надо считать универсальной вычислительной машиной с относительно низким быстродействием, то во многом другом технические вычислительные машины можно сравнить с неуклюжим и негибким мозгом. В любом случае сходство функций оказывается столь разительным, что современная нейрофизиология быстро усваивает многое из технического жаргона, которым пользуются специалисты по вычислительным машинам. Сенсорные, или афферентные, пути стали «входами», мотонейроны — «выходами», о залпе потенциалов действия часто говорят как о «двоичной информации» — все это произошло за последние десять лет.

Описание мозга как универсальной вычислительной машины ничего не говорит о том, как он работает на самом деле, хотя оно может указать способы, которыми центральная нервная система могла бы работать. Так, например, Ивенс и Ньюмен [85] недавно выдвинули доступную проверке гипотезу о сновидениях у человека, базирующуюся на опыте работы с вычислительными машинами, который показывает, что часть информации и программ, накопленных в машине, с течением времени становится бесполезной и ее необходимо периодически удалять. Пожалуй, самый важный эффект от этой модной в наше время аналогии состоит в том, что нейрофизиологи, общаясь со специалистами по вычислительной технике и математической логике, вынуждены точнее определять понятия, которыми они пользуются.
Теперь, как и всегда, нейрофизиология представляет собой «паразитирующую» науку, которая заимствует терминологию и обобщения, созданные для другой области знания. Однако не исключено, что в конце концов эта наука сама сможет что-то дать инженерам. Именно поэтому конструкторы «электронного мозга» столь внимательно следят за успехами в исследовании таких нейрофизиологических проблем, как способ кодирования сенсорных входных сигналов центральной нервной системой и биологические механизмы, лежащие в основе хранения информации, т. е. памяти.



 
« Немецкая психиатрия   Неопухолевые хирургические заболевания пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки »